前2天碰到一件事《只因职业信息没登记汉口银行的系统居然禁止我使用银行卡账号》，这样的神操作一看十有八九是程序员干的，由此联想到平时开发中遇到的一些对开发人员来说不是事、但给使用系统的内容部人员和客户带来不便的一些用户体验槽点。下面就来说说这样一些低级的用户体验槽点。槽点1：界面信息显示不全在系统界面上要显示的信息，表结构设计是N字节，系统界面上显示时单文

神经网络是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络是智能控制的一个重要分支，人们针对控制过程提供了各种实现方式，在本节我们主要讨论一下采用单神经元实现PID控制器的方式。1、单神经元的基本原理　　单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有自学习和自适应能力，且结构简单而易于计算。接下来我们讨论一下单神经元模型的基本原理。（1）、单神经元模

一、SpringBoot整合Mybatis、Druid和PageHelper并实现多数据源和分页，支持多个字段动态排序，其中对分页插件进行了封装，满足于任何场景的开发Druid是一个数据库连接池。Druid可以说是目前最好的数据库连接池！因其优秀的功能、性能和扩展性方面，深受开发人员的青睐。Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用，经过一年多

GeomagicSculpt2016.2(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.0daydown.com%2F01%2F643233.html)

Kotlin中的布尔值是一种数据类型，仅能存储true或false两种状态，适用于表示二选一的情况，如开关或真假判断。布尔类型可通过Boolean关键字声明，并直接赋值为true或false。此外，Kotlin支持使用比较运算符创建布尔表达式，用于条件判断。条件语句包括if、else和elseif，允许根据不同条件执行特定代码块。特别地，在Kotlin中，if..else结构不仅能作为语句使用，还能作为表达式，即可以在条件判断的同时返回一个值。这种灵活性使得Kotlin在处理条件逻辑时更为简洁高效。

面向对象编程（OOP）是一种编程范式，它通过创建包含数据和方法的对象来组织代码。相较于过程式编程，OOP提供了更快更清晰的结构，有助于遵守DRY（Don&39;tRepeatYourself）原则，使代码更易于维护和扩展。在Kotlin中，类和对象是OOP的核心。类作为对象的模板，定义了对象的行为和状态；对象则是类的具体实例。例如，Car类可以定义汽车的品牌、型号等属性，以及如驾驶和刹车等功能。通过构造函数可以快速初始化对象的属性。此外，Kotlin支持继承机制，子类可以从父类继承属性和方法，促进代码重用。

Categraf是一个监控采集Agent，类似Telegraf、GrafanaAgent、DatadogAgent，希望对所有常见监控对象提供监控数据采集能力，采用Allinone的设计，不但支持指标采集，也希望支持日志和调用链路的数据采集。相比于其他采集器，Categraf的优势在于：支持remote_write写入协议，支持将数据写入promethues、M3DB、VictoriaMetrics、InfluxDB；指标数据只采集数值，不采集字符串，标签维持稳态结构；采用allinone的设计，所有的采集工作用一个agent搞定；未来也可以把日志和trace的采集纳入agent；纯Go代码编写，静态编译依赖少，容易分发，易于安装。

从程控交换设备的软处理到交换芯片的硬件pipeline，从基于dpdk的软件转发到可编程的pipeline硬转发，从Kbps带宽能力到Tbps能力，网络转发设备的发展带来大带宽能力的同时，其技术架构也是经历了软硬软硬的周期，可谓完美演绎了“十年河东十年河西”“各领风骚数年”的传奇。但对于底层网络而言，其七层架构、数据包结构、协议标准基本没有变化，即对于网络转发设备而言，数据报文处理架构可以做通用设计抽象，转发细节的差异与演进大多体现在报文处理逻辑的优化，内部报文高速传递的优化等。

RSS（ReallySimpleSyndication）是一种XML格式，用于网站内容的聚合和分发，让用户能快速浏览和跟踪更新。RSS文档结构包括<channel>和<item>元素，允许内容创作者分享标题、链接和描述。通过RSS，用户可以定制新闻源，过滤不相关信息，提高效率。RSS支持不同版本，如RSS0.91和RSS2.0，其中RSS2.0语法简单且广泛使用。RSS提高网站流量，适用于新闻、博客、日历等频繁更新的站点。RSS的历史始于1997年，至今仍无官方标准，但已成为内容共享的重要工具。

近年来，注意力机制在各项深度学习任务中表现出色。研究表明，人类视觉感知过程中，注意力机制发挥了积极的效果，可以帮助人们高效和自适应的处理视觉信息并聚焦于显著的画面区域，从而能够做出最准确的判断。因此，通过模拟视觉注意力机制，在网络结构中加入注意力模块，使模型可以更加关注待分类图像中的关键信息，抑制不相关的特征信息，促使模型对重要的特征区域更加敏感，从而有效提升相关任务的性能。本文简要介绍一种经典的混合注意力模型CBAM。